圖神經網路（Graph Neural Networks, GNN） 是近年廣泛應用於圖結構資料分析的機器學習模型。他的演講將介紹 GNN 與經典邏輯之間的關聯，說明如何運用 Weisfeiler–Leman 演算法、有限變數計數一階邏輯及含 Presburger 量詞的可判定邏輯來分析 GNN 的表達能力。他也將分享相關最新研究成果，並簡要探討 GNN 的魯棒性問題。演講將以直觀、易懂的方式介紹核心概念與研究進展，適合對人工智慧、圖神經網路及邏輯推理有興趣的聽眾。
演講資訊如下，歡迎您報名參加，也轉寄給相關領域的師生、同學。謝謝。
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Date & Time: 14:00-15:00, Friday, July 10, 2026
Location: Room 145, EE2 Building (電機二館), National Taiwan University
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